智慧医院信息系统建设 挑战与构想 1 医院信息化发展与变革 4 湘雅医院新一代信息化建设实践 2 医院信息化建设面临的挑战 3 新一代信息化建设的期待或构想 目录 • 2009 年 -2018 年 . • 《关于深化医药卫生体制改革的意 见》 （中发 数字化时代 医院在数字化浪潮中的规划及思路？ 信息化是修补管理短板？还是结合业务发展？ 如何面对新形势、新技术 目 录 2. 医院信息化建设面临的挑战 数据标准不一致 缺乏统一的用户管理 缺乏统一规范 厂家多 系统多 基础数据缺乏统一管理 缺少顶层信息资源规划，“补丁式”的建设方式 3 、 5 、 1 、 2 、 4 、 医保

I与医疗实践全 流程的深入链接，应用于医疗教育和临床培训，提高药物研发和药物反应监测等方面 的能力。但在实际应用中，医疗大模型仍面临一些挑战，如准确度、透明度和可解释 性等问题，以及对数据隐私和安全问题的担忧。本文主要探讨医疗大模型在医疗领域 的应用及其面临的挑战。 大模型技术在医疗领域的应用 （一）医疗大模型的逻辑框架 医疗大模型一般指在医疗健康领域应用的大规模预训练语言模型（LLM），其训练数 、治疗和 疾病预防，提高医疗保健质量和效率。其应用涵盖临床、管理、教育、公共卫生等多 个方面，突显了医疗大模型的全流程应用，有望推动医疗保健的创新和进步。 人工智能技术 在医疗领域的优势与挑战 （一）医疗大模型超越传统方法的优势特征 大语言模型（Large Language Model）在医疗领域相对传统方法具有多方面的优势， 不仅体现在知识的提取整合上，也体现在医疗实践的各个环节之中。 个性化医 疗的优势。这些优势使医疗大模型成为医疗人工智能领域的有力工具，有望提高医疗 保健的质量和效率。 （二）医疗大模型面临的技术挑战与局限 尽管大模型在医疗领域应用有着巨大的发展潜力和广阔的发展前景，但与此同时也必 须充分认识到技术层面以及应用层面上的挑战和局限。 在准确度方面，模型仅学习单词间概率关联，缺乏真正的理解能力，且训练数据质量 参差不齐，准确性有待提升。大模型训练过程中需加强数据验证、增加不确定性指

ChatGPT 在中医医院智慧化建设中的应用、 挑战及对策 李启渊1, 张 静1, 徐权光2, 庄一强1,2, 龚文进1 (1. 广州中医药大学公共卫生与管理学院, 广东 广州 510006; 2. 广州艾力彼医院管理中心, 广东 广州 510220) 摘 要: 以 ChatGPT 为代表的生成式人工智能给中医医院智慧化建设带来了机遇与挑战。 文章探讨了 ChatGPT 在助力中医经验传承发展、 提升中医医院运营管理效率、 实现全生命周期健康管 理几个方面的应用场景, 指出其应用面临着医患双方的传统观念、 中医医院信息化基础薄弱、 生成式人工智能 技术缺陷、 管理制度与监管体系尚不健全等挑战。 提出需要调整认知、 树立对生成式人工智能的正确观念; 加 强中医医院信息基础设施建设; 鼓励生成式人工智能技术研发; 完善管理制度与监管体系, 推进生成式人工智 能技术在中医医院智慧化领域的合理应用等建议。 推进中医药数据资源创新应用等 4 项主要任务。 本文从 ChatGPT 的功能与特点出发, 分析此类生成式人工智能在中医医院智慧化建设中的 应用前景, 并从认知、 基础、 技术、 规制 4 个方面分 析其挑战及因应对策, 以期为我国中医医院智慧化建 设和生成式人工智能应用于医疗领域研究的深入开展 提供参考。 1 ChatGPT 在中医医院智慧化建设中的应用前景 1. 1 助力中医经验传承发展 2019

历、影像诊断等方面的应用也显示出效率提升的可能。医院对AI持开放态度，计划逐步加大投入，但资 金预算与领导层支持是主要制约因素。资本支出在医院预算中的比例，以及AI技术在医疗领域的长远影 响与面临的挑战，成为讨论重点，强调了技术发展与医院管理策略的协同重要性。 章节速览 ● 00:00 运用数学模型与AI提升医院手术排程与门诊利用率 通过一套数学模型预测不同层级手术占用时间，以优化手术室排程，减少等待时间并提高效率，进而增 加医院收入。同时，讨论了利用AI，如deep seek，提升手术排程的可能性，尽管实际操作需要对医院业 务有深入理解且模型训练不易。此外，还提及了门诊排班与排号的问题，特别是如何通过运筹规划最大 化诊室利用率，以应对高门诊量的挑战。当前，这些优化工作主要依赖人工思路的理清，为未来基于大 模型的智能排程奠定基础。 ● 01:59 医院运营效率提升与AI技术的融合 对话主要围绕医院运营效率的提升空间，特别是通过引入AI技术来增强医院的运营效率。讨论了与IT厂 从100万到几百万不等；超声语音智能录入系统则 因需针对上千份病历模板进行训练，初期投入200万，但由于其高度定制化，科大讯飞认为其不具备广 泛的可推广性。 ● 10:31 医院AI应用面临的挑战及解决方案探讨 在医院使用AI技术时遇到的主要问题是AI系统无法直接落地使用，需要针对每家医院重新训练，这是当 前人工智能应用的难点之一。由于医生书写病历时格式不统一，尤其是进修医生每半年轮换一次，导致

华为 全光医院解决方案 智能重构医疗，创新联接未来 内蒙古东勤智能科技有限公司 F5G 目录 医疗信息化建设趋势与挑战 华为全光医院网络解决方案 F5G 全光产业发展介绍 华为全光医院方案应用实践 3 2021 年 10 月 14 日国家卫健委和中医药管 理局联合发布《公立医院高质量发展促进 行动（ 2021-2025 年）》 国家政策不断推进公立医院高质量发展 自助终端 ICU 探视系统 输液提示系统 手机医院 面向患者 “ 一体机、自助机、手机等进行预约 挂号、预约诊疗、信息推送、提示等 让患者感受更加方便和快捷” 5 医院信息化面临的挑战 5 智慧医疗 • 业务互联：多种业务系统接入一个网络，统一管理，可靠承载。 • 医学影像：先进医学影像越来越大，如何承载海量数据需求 • 远程医疗：远程医疗远程会诊，要求网络稳定可靠，时延确定，不会 安全防护：医疗数据重要性高，信息化后接入点增多，移动诊疗和物 联打破传统边界，保证安全 多种网络统一管理 大带宽支持医学影像 极简运维降低运维需求 数据安全业务可靠 6 目录 医疗信息化建设趋势与挑战 华为全光医院网络解决方案 F5G 全光产业发展介绍 华为全光医院方案应用实践 7 华为 F5G 全光智慧医院信息化系统架构图 网络 数据 中心 末端 门户 云化 / 集成数据中心

数字化医院解决方案 • 医疗信息化面临的趋势和挑战 • 锐捷网络数字化医院解决方案在医院的落地 • 方案最佳实践 | www.ruijie.com.cn 3 医院信息化发展面临的新趋势 网络融合 安全外延 医疗创新 以病人为中心的医疗信息 需要打破原有的系统壁 垒，实现信息共享，网络 则全面融合，互联互通。 移动互联网时代，就医流 程正在改变，医疗数据的 安全边界变的模糊，安全 ruijie.com.cn 4 挑战 1 ：网络边界模糊，信息融合带来巨大压力 数据中心 业务网 设备网 办公网 医院 CEO 医院 CIO 医生 护士 医技 病患 行政 病患 挂号 就诊 检查 查房 节能 监控 出行 就医流程的改变推动信息融合，进而对网络提出更高要求！ | www.ruijie.com.cn 5 挑战 2 ：安全边界外延，传统防御方式应对无力 ：安全边界外延，传统防御方式应对无力 医院核心数据 病患 云南肿瘤、柳州儿童、兰大二院、上海十院、常熟人民等多家医院对此场景表示出了担心和顾虑！ | www.ruijie.com.cn 6 挑战 3 ：业务应用复杂，管理维护成难题 6 数字化医院信息化平台 建筑智能化系统平台 医院私有云平台 管理 / 临床系统 HIS/CIS 医院资源规划 HRP 电子病历 临床路径 社区卫生系统 区域医疗平台 卫生主管单位垂直系统

在 该领域的研究提供新思路。方法/过程 在相关文献分析基础上，梳理人工智能大模型在智慧医疗、 医疗元宇宙、医学研究等领域的应用场景及具体实例。结果/结论 虽然人工智能大模型目前面临 一定风险与挑战，但其在医疗领域仍具有广阔的发展空间。 [关键词] 人工智能大模型；智慧医疗；医疗元宇宙；医学研发 Application Status and Prospect of Artificial Intelligence 疗问答、医学教育培训、医学影像生成、疾病辅助诊断、药物研发以及虚拟医院和医 疗虚拟数字人交互等诸多应用[3]，涵盖医疗领域就诊前、就诊中、就诊后各环节。本文 梳理了当前大模型在医疗领域的应用现状，分析其面临的风险与挑战并进行展望，旨 在为大模型在该领域的研究提供新思路。 2 人工智能大模型发展概述 2.1 人工智能大模型发展与分类 随着人工智能技术的进步和深度学习算法的发展，以及海量多模态数据的爆炸式 在更好服务于患者的 同时降低医疗工作者的负担，推动医疗领域生态体系变革，提高医院综合治理能力， 提升医疗质量与安全，切实为患者提供高效优质的医疗服务。 4 人工智能大模型在医疗领域应用的风险与挑战 bmr.202312.00027V2 http://www.biomedrxiv.org.cn/article/doi/bmr.202312.00027 此预印本（未经同行评审）的作者拥有该文

云计算 自动化图像识别 高通量数据处理 检测智能化与自动化 个性化医疗 多指标联合分析 / 精准诊 断 大数据整合与模型预测 检测智能化与自动化 数字生物标志物解决临床应用挑战 实验室检测挑战 临床应用挑战 临床应用场景复杂 • 多指标组合困境 -DRG/DIP （如肺癌需 ProGRP+NSE 或 CEA+CYFRA21-1 组合） • 动态监测复杂性—治疗干扰，生物半衰期差异 需要可解释性与安全 性 大模型从“实验室”走向“临床实践”，涉 及监管和法律法规等现实挑战。 目前大语言模型可以在智能问答、医 学知识总结等任务上提供支持，但出 现误导、伤害等后果时谁应担责？如 何认定主观过错与技术瑕疵？医疗行 业对模型使用有更高的准确性与审慎 义务，但目前缺乏专门规范。 落地的法律法规挑战 实验室 AI 智能体的打造与优 化 49 基础通用底座 本地化训练 任务能力训练

充分利用了大规模的无标签数据后，模型表征分子的能力进一步加强了，这也进 一步证明了充分利用无标签的分子数据，将AI模型做大，对分子性质表征任务而 言，是有着明显的优势的。 AI大模型在先导药物发现中面临的挑战 贯彻着"AI for 医疗"系列的一贯理念，我们认为 AI对药物研发的帮助并非 是颠覆性的，而是一种在目前技术框架下的优化和增强。AI在先导化合物的发现 中同样存在着自身的问题。下文将主要列举三点。 进行虚拟筛选得到的结果，往往涉及到分子具体的药物性质，这是人类无法直观 评价的性质，需要昂贵的实验进行证明。这一问题往往使得分子大模型在实际应 用中处于尴尬的地位。 算法的透明度和解释性： AI在药物虚拟筛选中的另一个挑战是算法的“黑箱”性质。复杂的机器学习模 型，尤其是深度学习模型，虽然在预测性能上表现优异，但其内部的决策过程往 往缺乏透明度，这对于药物发现来说是一个严重的问题。因为成药需要是一个严 谨且透明的过 他不仅加速了先导化合物的发现，同时还提高了虚拟筛选的准确率。但毫无疑 问，他仍在发展之路上，即便是现在最先进的分子表征大模型，也无法充分理解 分子的语义。同时,数据不平衡问题、模型的验证、以及算法的可解释性，都是 我们必须面对并克服的挑战。尽管如此，随着计算能力的提升，算法的不断优 化，以及跨学科合作的加深，我们有理由相信，AI在药物虚拟筛选中的应用将越 来越广泛，其精准度和可靠性也将不断提升。 展望未来，AI大模型辅助的药物虚拟筛选方法方法将继续促进创新药物的研

... 2 1.3 定义模糊、价值未量化是数字营销的关键瓶颈...........................................3 第二章 医疗服务链完善，对数字营销是机会更是挑战........................................................... 5 2.1 医疗服务链条完善，数字营销是刚需 ............... 已经允许我们有更细致的考核方式，因此是时候重新审视医药数字营销各环节更合理的 考核制度。 “价值量化”对行业发展的益处是多方面的，我们将在第二章中详细阐述。 1 5 第二章 医疗服务链完善，对数字营销是机会更是挑战 2.1 医疗服务链条完善，数字营销是刚需 过去的医疗服务链条简单，以治疗为主。过去，医疗资源有限，患者直奔城市医院，看 病后拿药即结束了一次医疗服务。彼时的药品流通线路也十分简单，多为医院单一口径。 下渠道做好搭配。 因此，在医疗服务链条完善的今日，医药数字营销早已不是先进企业的抢先尝试，而是 顺应医疗服务需求的必备刚需。花红药业营销负责人张靖川表示，目前对于数字营销而 言，是机会更是挑战，营销结局将可能在好坏的两个极端游走。增长的医疗服务链路让 6 数字营销可以更完整触达消费者，但与此同时消费者接收的信息复杂度也变高了，消化 理解门槛提高，企业要脱颖而出也变难了。 不同药品